딥러닝 vs. 머신 러닝

머신 러닝이란?

머신 러닝은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간이 시행착오를 통해 지식을 습득하고 학습하는 방식을 모방하는 AI의 한 분야입니다. 머신 러닝 알고리즘이 지정된 작업을 학습하고 개선하기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 이 프로세스는 머신 러닝의 하위 범주인 딥러닝과는 약간 다릅니다.

지도 학습

지도 학습은 사용자가 알고리즘에 알려진 데이터 세트를 제공하는 안내형 학습 기법입니다. 각 데이터 세트에는 출력과 입력이 포함됩니다.

알고리즘이 예측을 수행하면 작업자는 시스템이 학습하고 진화할 수 있도록 수정 작업을 수행합니다. 작업자는 시스템이 수용 가능한 수준의 정확도를 달성할 때까지 이 프로세스를 반복합니다.

반지도 학습

반지도 학습에서 작업자는 알고리즘에 알려진 데이터 세트와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 제공합니다. 레이블이 지정된 데이터에는 알고리즘이 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 태그가 포함됩니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터에는 태그나 식별자가 포함되어 있지 않습니다.

태그가 지정된 데이터와 태그가 지정되지 않은 데이터를 분석하므로 머신 러닝 알고리즘은 구조화되지 않은 정보를 처리하는 방법을 학습할 수 있습니다.

강화 학습

강화 학습은 알고리즘에 시행착오를 사용하는 방법을 훈련시키기 위해 체계적인 프로세스를 수행합니다. 작업자는 정확한 매개 변수를 생성하고 머신 러닝 시스템에 정의된 작업 세트를 제공합니다. 알고리즘은 해당 범위 내에서 데이터 세트를 탐색하고 원하는 결과를 도출하는 전략을 학습합니다.

비지도 학습

비지도 학습 프로세스는 머신 러닝 알고리즘에 대규모 데이터 세트를 제공합니다. 어떤 지침도 제공되지 않는 대신 데이터를 자유롭게 구성하고 정렬할 수 있습니다.

딥러닝과 머신 러닝의 차이점

머신 러닝 프로세스에서 알고리즘은 정확한 예측을 수행하는 방법을 학습하기 위해 지속적으로 많은 정보를 수집해야 합니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 특정 데이터 세트에 대한 추가 정보를 얻기 위해 특징 추출을 수행해야 할 수 있습니다.

반대로, 딥러닝 솔루션은 다층 신경망 인프라를 사용하여 고유의 데이터 처리 기능을 통해 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.

딥러닝 기술은 정확한 결과를 도출하는 데 필요한 사람의 개입을 크게 줄입니다. 또한 딥러닝 알고리즘은 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트도 처리할 수 있습니다.

몇 가지 주요 차이점을 살펴보면서 딥러닝과 머신 러닝의 메커니즘을 자세히 알아보겠습니다.

데이터 포인트 수

머신 러닝 알고리즘은 소량의 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있습니다. 그러나 이러한 알고리즘에 데이터를 많이 제공할수록 예측의 정확도가 높아집니다.

딥러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 제공해야만 결과를 도출할 수 있으며, 소량의 데이터 세트로는 제대로 작동할 수 없습니다.

피처라이제이션 프로세스

머신 러닝에서 사용자는 데이터 특징에 정확하게 태그를 지정하거나 다른 방식으로 식별해야 합니다. 일반적으로 머신 러닝 알고리즘은 새로운 특징을 생성하는 프로세스인 독립적인 피처라이제이션을 수행할 수 없습니다.

반대로, 딥러닝 알고리즘은 구조화되지 않은 데이터에서 높은 수준의 특징을 학습할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 새로운 특징을 독립적으로 생성할 수도 있습니다.

하드웨어 의존도

머신 러닝 솔루션은 3개 이하의 신경망 계층을 사용하므로 작동에 높은 컴퓨팅 성능이 필요하지 않습니다. 따라서 머신 러닝 알고리즘은 저사양 장비에서도 실행할 수 있습니다.

딥러닝을 수행하는 동안 이 알고리즘은 엄청난 수의 행렬 곱셈 연산을 수행합니다. 이러한 연산을 원활하게 수행하려면 강력한 하드웨어가 필요합니다.

실행 시간

대부분의 머신 러닝 알고리즘은 몇 시간 안에 학습할 수 있으며, 간단한 알고리즘은 단 몇 분 만에 학습할 수 있습니다. 그 이유는 알고리즘이 소수의 층으로 이루어진 신경망으로 정보를 처리하기 때문입니다.

반면, 딥러닝 알고리즘은 숨겨진 다층 신경망을 사용해 데이터를 처리합니다. 따라서 정교한 알고리즘을 학습하려면 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수도 있습니다.

출력

머신 러닝 알고리즘 출력은 수치로 표현되며, 해당 값은 분류 또는 점수일 수 있습니다.

딥러닝 출력은 사운드, 점수, 텍스트 등 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 그래서 딥러닝의 활용 영역은 소비자 커뮤니케이션부터 음성 인식을 통한 TV 리모컨 작동에 이르기까지 광범위합니다.

학습 접근 방식

머신 러닝 알고리즘은 복잡한 학습 프로세스를 관리하기 쉬운 간단한 단계로 나눕니다. 그런 다음 그 결과를 통합합니다.

딥러닝은 총체적인 방식으로 문제를 해결합니다. 원시 입력 데이터를 사용하여 문제를 처리하므로 수동으로 특징을 추출하지 않아도 됩니다.

딥러닝과 머신 러닝의 이점

딥러닝과 머신 러닝의 많은 이점 중 가장 주목할 만한 것은 다음과 같습니다.

• 많은 데이터 입력 소스. 추정에 따르면 기업이 수집하는 데이터의 80~90%는 구조화되지 않은 데이터입니다. 이러한 데이터는 표준 툴로는 분석할 수 없지만, 머신 러닝 툴과 딥러닝 툴을 함께 사용하면 가능합니다.
• 더 정확하고 빠른 의사 결정. 딥러닝과 머신 러닝 알고리즘은 비즈니스 리더가 의사 결정 프로세스에서 지침으로 삼을 수 있는 실질적인 인사이트를 제공합니다.
• 운영 효율성 향상. 미국 기업 설문조사에 따르면 응답자의 33%가 머신 러닝 툴의 가장 큰 장점으로 '시간 절약'을 꼽았습니다.
• 고객 경험 향상. 머신 러닝 툴은 타겟 고객의 마음을 헤아리는 실질적인 인사이트를 제공하여 고객 경험을 크게 개선할 수 있습니다. 응답자의 48%가 AI가 고객 경험을 개선한다면 ‘자주’ AI와 상호 작용할 것이라고 응답한 것처럼 소비자들도 반기고 있습니다.
• 비용 절감. 머신 러닝 툴과 딥러닝 툴은 고객의 마음을 들여다보고, 의사 결정을 신속하게 내리고, 전체 효율성을 높여 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

머신 러닝과 딥러닝 알고리즘을 워크플로우에 통합하면 비즈니스의 모든 측면에 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다.

딥러닝과 머신 러닝을 함께 사용하는 방법

딥러닝은 머신 러닝의 하위 범주이므로 두 기술은 이미 서로 연결되어 있습니다. 딥러닝 알고리즘과 머신 러닝 알고리즘을 함께 사용하면 복잡한 데이터 세트를 간편하게 분석할 수 있습니다.

작동 방식

딥러닝 솔루션은 앞서 언급한 신경망을 형성하기 위해 여러 머신 러닝 알고리즘을 구조화하거나 계층화합니다. 데이터가 각 계층을 거치면서 알고리즘은 정보를 평가하고 학습한 내용을 기반으로 의사 결정을 내립니다.

고객 쇼핑 습관에 대한 방대한 양의 데이터가 누적되어 있으며, 이 중 대부분이 구조화되지 않은 데이터라고 가정해 보겠습니다. 딥러닝 기술을 사용하여 원시 데이터를 살펴보고 분류할 수 있습니다. 그런 다음 머신 러닝 알고리즘으로 더 작고 새롭게 구조화된 정보 하위 범주를 효율적으로 평가하여 정보를 세밀하게 파악할 수 있습니다.

딥러닝과 머신 러닝은 매일 사용되고 있습니다. AI 기반 음성 지원을 예로 들 수 있으며, 모바일 사용자의 97%가 이미 이 기술을 사용하고 있습니다.

딥러닝과 머신 러닝 활용 방법

AI 기술을 워크플로우에 통합할 때 머신 러닝과 딥러닝 중 하나를 선택할 필요가 없습니다. 두 기술의 보완적인 기능을 모두 활용할 수 있습니다. 딥러닝과 머신 러닝을 사용하는 다양한 업계, 비즈니스 용도, 사회적 활용 영역을 비교해 보겠습니다.

딥러닝 활용 사례

딥러닝 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 금융 서비스. 딥러닝 알고리즘을 통해 금융 기관은 시장 상황을 예측하고, 투자를 안내하고, 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
• 고객 서비스. 딥러닝을 통해 고객 서비스 팀은 지원을 빠르게 제공하고 사용자 요구 사항을 예측할 수 있습니다.
• 법 집행. 사법 기관은 딥러닝을 사용하여 범죄 동향을 예측하고 지역 사회를 보호할 수 있습니다.
• 의료. 딥러닝 툴은 의료 전문가가 진단을 내리고 환자 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

딥러닝 기술이 발전함에 따라 다른 많은 업계에서도 채택하게 될 것입니다.

머신 러닝 활용 사례

머신 러닝 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 개인화된 웹 사이트. 머신 러닝을 통해 브랜드는 탐색 기록을 비롯한 다양한 데이터를 기반으로 소비자에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
• 검색 엔진. 검색 엔진도 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 미래 행동을 예측하고 사용자에게 더 나은 결과를 제공합니다.
• 챗봇. 시간이 지남에 따라 챗봇은 사용자에게 문의에 대한 답변을 더 빠르고 정확하게 제공하는 방법을 학습합니다.

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